• 제목/요약/키워드: 벡터모델

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3차원 배양 시스템을 이용한 돼지 유선 상피 세포 주 특성과 설정 (Establishment and characterization of porcine mammary gland epithelial cell line using three dimensional culture system)

  • 정학재
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.551-558
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    • 2017
  • 조직특이적 프로모터 및 벡터를 연구하고 검증하기 위해서는 조직 및 종의 특이성을 유지하는 세포 시스템을 개발하는 것이 바람직하다. 이러한 시스템은 형질전환동물 모델에 대한 효과적인 대안이다. 우리는 베타 카제인 (CSN2)의 세포 형태와 mRNA 수준에 기초하여 일차 배양으로부터 돼지 유선 상피 세포 주 (PMECs)를 확립하였다. 선택된 PMECs는 cytokeratin 항체에 의해 염색되었으며, 유선 상피 세포에 존재한다고 생각되어지는 유즙 단백질 유전자 (CSN2, 락토페린 및 유청 단백질)를 발현하는 것으로 나타났다. 또한, 3D 배양에서 PMECs932-7의 acini 구조를 확인하기 위해 살아있는 세포를 핵산에 결합하는 SYTO-13으로 염색하였다. 우리는 마트리겔 (matrigel)에 있는 PMECs의 acini가 말초 세포의 응집에 의해 형성되고 공간의 lumen을 특징으로 한다는 것이 관찰하였다. 우리는 PMECs의 matrigel 사용법과 세포 밀도를 포함한 세포 배양 조건의 영향을 시험함으로서 시스템을 시연했다. 이러한 결과는 PMCEs의 유선 상피 세포는 유전적 또는 구조적 특징을 갖고 있음을 시사하고 있다.

차원별 Eigenvoice와 화자적응 모드 선택에 기반한 고속화자적응 성능 향상 (Performance Improvement of Fast Speaker Adaptation Based on Dimensional Eigenvoice and Adaptation Mode Selection)

  • 송화전;이윤근;김형순
    • 한국음향학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.48-53
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    • 2003
  • Eigenvoice 방법은 고속화자적응에 적합하다고 알려져 있지만, 이 방법은 발화수가 증가하더라도 추가적인 인식성능향상이 이루어지지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 음성 특징벡터의 차원별로 eigenvoice의 가중치를 구하여 적응시키는 방법과 또한 적응 데이터 수에 따라 높은 인식률을 얻는 적응 방식을 선택하는 방식을 제안한다. 화자독립모델 및 eigenvoice들을 구성하기 위해 POW (Phonetically Optimized Words)데이터베이스를 사용하였으며, PBW(Phonetically Balanced Words) 452단어 중50개까지 발화 수를 변화시키면서 교사방식 (Supervised mode)로 적응에 사용하고 나머지 중 400개를 인식실험에 사용하였다. 차원별 eigenvoice 방법이 발화수가 증가함에 따라 기존의 eigenvoice 나 MLLR 방법보다 높은 성능을 보였으며, eigenvoice와 차원별 eigenvoice방법 사이의 적응 모드 선택을 통해 기존의 eigenvoice 방식에 비해 최고 26%의 단어 오인식률 감소를 얻었다.

다수의 고유 공간을 이용한 주화 표면 품질 진단 (Inspection of Coin Surface Defects using Multiple Eigen Spaces)

  • 김재민;류호진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.18-25
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    • 2011
  • 현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.

가상임피던스를 이용한 원격 이동로봇의 장애물회피 (Obstacle avoidance of Mobile Robot with Virtual Impedance)

  • 진태석
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.451-456
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    • 2009
  • 본 논문에서는 Virtual Mass-Spring-Damper 모델을 사용하여 이동로봇과 주위 물체와의 관계를 모델링하고 장애물의 충돌벡터를 검출하여 가상의 척력을 발생시키는 가상 임피던스 방법을 제안하였다. 이를 위하여 원격지 슬래이브 로봇의 주위 환경 정보 즉, 이동 로봇과 장애물과의 거리 및 접근 속도 등의 정보를 조작자에게 입체적으로 전달하기 위해 조이스틱의 각축에 연결된 모터를 이용하여 힘을 발생시킬 수 있도록 한다. 제안한 방법의 실제 로봇적용에 앞서 이동로봇의 장애물 회피 시뮬레이션을 통하여 알고리즘을 검증하였다.

GPS망조정에 의한 3등측지기준점의 세계측지계 성과산정 (The $3^{rd}$ Order GPS Network Adjustment for Determining of KGD2002 Coordinate Sets)

  • 이영진;정광호;이흥규;권찬오;송준호;조준래;남기범;차상헌
    • 한국측량학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.437-449
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    • 2007
  • 우리나라 국토지리정보원에서는 3등측지기준점의 세계측지계 전환을 위해 1997년에서 2005년까지 총 69개 사업지구에서 관측된 약 11,000여개 삼각점의 GPS관측데이터를 확보하였다. 본 연구에서는 3등측지기준점 관측데이터와 관련된 사항을 요약하고, 연도별 사업지구별 데이터를 분석한 후 40개 지구의 데이터를 재처리하였다. 또한, 과대오차 검출과 통계모델의 추정을 위해 사업지구별로 최소제약조건에 의한 망조정을 실시하고 추정한 정확도는 수평 $5mm{\pm}0.5ppm$ 수직 $10mm{\pm}1ppm$을 얻었다. 한국측지계 2002(KGD2002)의 최종성과 산정을 위한 GPS망조정은 GPS기선벡터를 기선해석 S/W별로 구분하여 총 17개의 블록으로 구성하고 블록별 최소제약 조정에 의해 평가하였으며, 다점고정 조정에 따라 최종성과를 산정하고 절대정확도 점검을 실시하였다.

동적 측정오차가 손상탐지에 미치는 영향에 관한 연구 (Study of Effects of Measurement Errors in Damage Detection)

  • 김기욱
    • 한국항공우주학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.218-224
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    • 2011
  • 동적구조의 손상탐지에 적용되는 모드법에서 측정오차가 계산과정의 수렴특성에 미치는 영향을 조사하였다. 구조요소의 손상과 같은 구조적 변화가 발생하면 응답특성도 변화되므로, 고유진동수 또는 고유벡터의 변화를 측정하면 구조적 변화를 밝혀낼 수 있다. 시험을 통하여 얻은 측정자료가 정확한 경우 수학적 프로그래밍은 우수한 수렴특성을 보여주고 있다. 그러나 실제 측정치는 오차를 포함하며, 고유치문제의 수치적 불안정성 때문에 작은 수치오차는 실제와 전혀 다른 계산결과를 초래할 수 있다. 그러므로 응답특성은 일정한 범위 안에서 스스로 평형상태를 찾아갈 수 있도록 허용되어야 한다. 유한요소모델에 포함되는 모든 자유도에 측정센서를 부착할 수 없으므로, 가장 효과적인 소수의 자유도를 선정하여 측정자료를 얻을 수 있으며 측정된 자유도에 대한 평형방정식을 적용한다.

항공 라이다 수치지면자료의 오분류 영역 탐지 알고리즘 (Misclassified Area Detection Algorithm for Aerial LiDAR Digital Terrain Data)

  • 김민철;노명종;조우석;방기인;박준구
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.79-86
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    • 2011
  • 최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.

확률적 방법을 이용한 음성 개성 변환 (Voice Personality Transformation Using a Probabilistic Method)

  • 이기승
    • 한국음향학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.150-159
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    • 2005
  • 본 논문에서는 임의의 음성을 특정 화자가 발성한 것처럼 들리도록 변환하는 음성 개성 변환 알고리즘에 대해 연구하였다. 제안된 기법은 화자의 음성을 LPC 켑스트럼, 피치, 발성 속도를 사용하여 표현하였으며 각각에 대한 변환 규칙을 생성하여 변환을 수행하였다. LPC 켑스트럼은 혼합 가우시안 모델을 이용한 확률적으로 모델링하고, 두 화자간의 대응관계를 조건 확률로 나타내었다. 확률적인 모델링에 필요한 각종 파라메터들을 얻기 위해 최대 가능도 기법이 사용되었으며, 변환 LPC 켑스트럼은 최소 자승 오차 방법에 근거하여 얻어지도록 하였다. 운율 변환을 위한 변수로 본 논문에서는 피치와 발성 속도를 사용하였으며, 두 음성간의 평균값 비율을 사용하여 운율 변환을 수행하였다. 제안된 기법은 기존 벡터 양자화 기반의 기법과 비교에서, 객관적인 척도로 사용한 평균 켑스트럼 거리 감소율, 가능도 증가율 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 주관적인 테스트에서도 기존의 방법과 유사한 인식율을 얻었으며 특히 완만하게 변화하는 스펙트럼 궤적에 따른 고음질이 얻어짐을 확인할 수 있었다.

분리된 고유공간을 이용한 잡음환경에 강인한 특징 정규화 기법 (Robust Feature Normalization Scheme Using Separated Eigenspace in Noisy Environments)

  • 이윤재;고한석
    • 한국음향학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.210-216
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    • 2005
  • 본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

경계 중요도 맵 및 영역 병합에 기반한 칼라 영상 분할 (Color Image Segmentation Based on Edge Salience Map and Region Merging)

  • 김성영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.105-113
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    • 2007
  • 본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.

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